[发明专利]基于全局和局部标记关系的偏多标记学习方法在审
申请号: | 202010411579.6 | 申请日: | 2020-05-15 |
公开(公告)号: | CN111582506A | 公开(公告)日: | 2020-08-25 |
发明(设计)人: | 冯松鹤;李浥东;孙利娟;金一 | 申请(专利权)人: | 北京交通大学 |
主分类号: | G06N20/00 | 分类号: | G06N20/00 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 黄晓军 |
地址: | 100044 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于全局和局部标记关系的偏多标记学习方法。该方法包括:构建特征信息矩阵,利用特征信息矩阵构建不精确标记矩阵;利用低秩稀疏表示模型将不精确标记矩阵分解为噪声标记矩阵和正确标记系数矩阵,利用噪声标记矩阵、正确标记系数矩阵和特征信息矩阵构建所有标记的预测模型;基于正确标记系数矩阵、噪声矩阵和预测模型构建偏多标记学习模型,采用块坐标下降法迭代更新方法训练偏多标记学习模型,得到训练好的预测模型;将未见示例输入到训练好的预测模型,得到未见示例对应的标记。本发明的方法充分利用了全局和局部标签的相关性,去除有噪声的标签,通过低秩表示来训练分类器,从而提高算法的性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 全局 局部 标记 关系 学习方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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